Combinando redes complexas e word embeddings em tarefas de classificação de textos

• Processo: 20/06271-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de março de 2022 - 29 de fevereiro de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Diego Raphael Amancio
• Beneficiário: Diego Raphael Amancio
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de linguagem natural Classificação de textos Word embedding Redes complexas Redes semânticas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Classificação de Textos | Previsão de Links | Processamento de Línguas Naturais | Redes Complexas | Redes semânticas | Word Embeddings | Redes de Informação e Processamento de Línguas Naturais

Resumo

A modelagem por redes complexas tem sido utilizadas em uma miríade de sistemas complexos. Embora este modelo já tenha sido usado na classificação de textos, a maior parte dos estudos se baseou no modelo de co-ocorrência de palavras para estudar as propriedades estruturais e estilísticas de documentos. Nesse projeto, propomos estender a modelagem tradicional de redes representando textos usando informação de embeddings de palavras. A modelagem proposta consiste no enriquecimento de redes (grafos) por arestas virtuais provenientes de informação contextual das palavras. Espera-se com esta modelagem obter aperfeiçoamentos em alguns aspectos da classificação de textos, incluindo qualidade, robustez e adequação à classificação de textos pequenos. Devido à generalidade dos métodos e técnicas propostas, acreditamos que estas possam ser usadas para estudar também outros sistemas complexos com a generalização do conceito de embeddings de palavras para embeddings de vértices de redes complexas. (AU)